KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 1303-1309 DOI 10.30865/klik.v3i6.829 https://djournals.com/klik

## Klasifikasi Customer Churn pada Telekomunikasi Industri Untuk Retensi Pelanggan Menggunakan Algoritma C4.5
Stevan Desena Damanik, Muhammad Ihsan Jambak *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: 1 09031282025093@student.unsri.ac.id, 2,* jambak@unsri.ac.id Email Penulis Korespondensi: jambak@unsri.ac.id
Abstrak− Ketidaktahuan  perusahaan  telekomunikasi  mengenai    alasan    dan  ciri-ciri  customer  churn  membuat  perusahaan telekomunikasi  mengalami  kerugian  yang  besar.  Hal  tersebut  menjadikan  customer  churn  sebagai  masalah  besar  bagi  perusahaan telekomunikasi.  Penelitian  ini  menggunakan  data  mining  dengan  teknik  klasifkasi  sebagai  solusi  untuk  menganalisis  karakteristik customer churn. Pada penelititan ini akan menggunakan Rapid Miner dan algoritma C4.5 untuk melakukan proses data mining. . Tujuan dari penelitian ini yaitu mengetahui apa saja karakteristik customer churn sehingga perusahaan dapat membuat kebijakan yang dapat mempertahankan customer serta meningkatkan retensi pelanggan.  Penelitian ini didasarkan pada  CRISP-DM. Data yang digunakan diambil dari kaggle.com dengan 21 atribut dan 7034 baris data dan akan dilakukan data preparation. Dari hasil penelitian  diketahui terdapat 5 atribut yang memiliki pengaruh cukup besar terhadap customer churn yaitu  contract, InternetService, TotalChares, tenure, PaperlessBilling, MultipleLines, StreamingMovies. Dan dari hasil penelitian ini memiliki tingkat akurasi sebesar 79.53%.
Kata Kunci: Data Mining; Karakteristik Customer Churn; Algoritma C4.5; Perusahaan Telekomunikasi; Rapid Miner
Abstract− Ignorance  of  telecommunications  companies  regarding  the  reasons  and  characteristics  of  customer  churn  causes telecommunications companies to suffer huge losses. This makes customer churn a big problem for telecommunications companies. This study uses data mining with classification techniques as a solution to analyze customer churn characteristics. This research will use Rapid Miner and the C4.5 algorithm to carry out the data mining process. . The purpose of this research is to find out what are the characteristics of customer churn so that companies can make policies that can retain customers and increase customer retention. This research is based on CRISP-DM. Data taken from kaggle.com with 21 attributes and 7034 rows of data and data preparation will be carried out. From the research results it is known that there are 5 attributes that have a considerable influence on customer churn, namely contracts, InternetService, TotalChares, tenure, PaperlessBilling, MultipleLines, StreamingMovies. And from the results of this study has an accuracy rate of 79.53%.
Keywords: Data Mining; Characteristics of Customer Churn; C4.5 Algorithm; Telecommunication Companies; Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu hal fundamental di negara maju adalah bidang telekomunikasi. Seiring berkembangnya zaman, teknologi pun mengalami perkembangan yang sangat siginifikan. Hal ini membuat telekomunikasi menjadi hal yang sangat penting di zaman ini. Pentingnya telekomunikasi membuat banyak perusahaan bermunculan yang mengakibatkan persaingan yang ketat di industri ini. Untuk memenangkan kompetisi banyak perusahaan melakukan inovasi demi mempertahankan dan menarik  customer  baru untuk  menggunakan layanan mereka. Persaingain ini membuat  ada pihak yang harus menelan kerugian karena kehilangan customer (churn) dan menerima keuntungan dari mendapatkan customer [1]–[5]
Dalam kompetisi ini perusahaan telekomunikasi akan fokus untuk mempertahankan customer lama dan menarik customer  baru.  Jika  dibandingkan  dari  kedua  hal  tersebut,  diketahui  bahwa  lebih  sulit  untuk  mencari  pelanggan  baru daripada mempertahankan pelanggan lama karena mencari pelanggan baru akan memakan biaya yang lebih besar. Hal ini  berhubungan  dengan  loyalitas,  pelanggan  lama  cenderung  akan  lebih  loyal  untuk  menggunakan  layanan  yang disediakan  karena  mereka  sudah  mempercayai  layanan  yang  mereka  gunakan.  Presentase  kerugian  yang  dialami  oleh telekomunikasi di Eropa sebesar 8% hingga 12 %.  Dan biaya churn rate sebesar 500 euro. Sedangkan di Amerika Serikat memiliki churn rate sekitar 2-3 % per bulan. Biaya untuk mendapatkan pelanggan baru sekitar 400 dolar sedangkan biaya untuk mempertahankan pelanggan lama kurang dari 400 dolar. Total kerugian yang diakibatkan churn mencapai 6,3 juta dolar  pada  industri  [6].    Hal  tersebut  membuat  pelanggan  lama  harus  diberikan  layanan  yang  lebih  baik  untuk mempertahankan mereka agar tidak churn.
Churn  merupakan  masalah  yang  besar  bagi  perusahaan  telekomunikasi  dan  tidak  dapat  dihindari.  Hal  tersebut terus terjadi dan sangat merugikan perusahaan telekomunikasi karena ketidaktahuan perusahaan telkomunikasi mengenai ciri-ciri customer churn . Hal tersebut bukanlah hal yang mudah untuk diatasi. Untuk mengatasi hal tersebut perusahaan telekomunikasi perlu mengetahui alasan dan ciri-ciri dari customer yang akan churn, sehingga kita dapat meningkatkan pelayanan dan kepuasan mereka. Dalam mempertahankan dan menarik customer baru tidak dapat dilakukan secara acak, ada beberapa faktor yang harus diperhatikan dalam menarik customer secara efektif. Oleh karena itu perlu diketahui faktor penyebab churn dalam upaya peningkatan retensi pelanggan di perusahaan telekomunikasi.
Analisis karakteristik sangat diperlukan untuk mengetahui penyebab customer churn. Perusahaan telekomunikasi perlu menerapkan ini dalam perusahaan mereka untuk meningkatkan retensi pelanggan[7]. Dengan adanya analisis yang baik  tentunya  akan  menghasilkan  insight  yang  baik  sehingga  perusahaan  dapat  membuat  keputusan  terbaik  mengenai pelanggan.  Terdapat  banyak  cara  untuk  menganalisis  karaktersitik  pelanggan.  Salah  satunya  yaitu  data  mining.  Data mining dapat digunakan untuk menemukan karakteristik customer churn berdasarkan data yang dimiliki. Dengan adanya data mining knowledge yang dihasilkan pun akan memiliki value yang baik.
Stevan  Desena  Damanik,  Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C 4.5
Rules-base learning, neural networks dan decision tree merupakan algoritma yang dapat memprediksi customer churn dengan cukup baik (Kavitha et al., 2020). Terdapat penelitian terdahulu yang sudah melakukan klasifikasi mengenai customer churn yaitu “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Churn Rate Pengguna Jasa Telekomunikasi” penelitan ini  dari  penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  87.03%,  precision  87.5%  dan  recall  sebesar 96%Berdasarkan  penelian  terdahulu  Penulis  memutuskan  untuk  menggunakan  Algoritma  C4.5  untuk  mengetahui karakteristik customer yang akan churn dengan tujuan meningkatkan retensi  pelanggan di perusahaan telekomunikasi. Untuk memecahkan masalah tersebut Penulis membuat model dengan teknik klasifikasi data mining yaitu algoritma C4.5 untuk  mengetahui  karakteristik  dari  pelanggan  yang  churn.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mendapatkan karakteristik  customer  churn  sehingga  perusahaan  di  industri  telekomunikasi  dapat  membuat  kebijakan  yang  tepat mengenai  masalah  customer  churn.  Dengan  adanya  keputusan  yang  efektif  dalam  mengatasi  customer  churn  penulis berharap akan meningkatkan retensi pengguna dan mengurangi kerugian yang disebabkan oleh churn.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Kerangka kerja penelitian merupakan tahapan prosedur yang dilakukan  para peneliti untuk melakukkan penelitian[12], [13]. Pada penelitian ini penulis mengadopsi metode CRISP-DM sebagai alur penelitian. Berikut adalah tahapan prosedur yang dilakukan dalam penelitan ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Proses  pemamhaman  terhadap  masalah  yang  ada  disebut  analisa  masalah.  Analisa  masalah  termasuk  tahapan business understanding pada CRISP-DM. Pada tahap analisa masalah, masalah akan di analisa dan dipelajari lebih lanjut untuk  menenteukan  data  yang  sesuai  dengan  masalah[12]. Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  ditemukan  akan dilakukan  analisa  untuk  memahami  masalah  yang  ada.  Permasalahan  yang  ada  ketikdakmampuan  perusahaan telekomunikasi untuk mengetahui penyebab customer churn. Penulis melakukan penelian untuk mengetahui perilaku atau karakteristik  pelanggan  yang  akan  churn.  Pada  tahap  ini  juga  penulis  akan  menentukan  data  apa  saja  yang  dapat memecahkan masalah tersebut.
Dalam  konteks  penelitian  yang  dilakukan  diperlukan  dataset  yang  memiliki  informasi  mengenai  pelanggan telekomunikasi. Terdapat berbagai macam sumber dataset yang dapat diambil untuk menjadi dataset penelitian. Penulis memilih  untuk  mengambil  dataset  dari  situs  kaggle.com  https://www.kaggle.com/datasets/blastchar/telco-customer- churn  yang  terdiri  dari  21  atribut  yang  terlihat  di  tabel  1.  Atribut-atribut  ini  merupakan  faktor  yang  mempengaruhi customer churn. Dataset yang dimiliki memiliki 7033 data (yang dapat dilihat di tabel 2) dan memiliki 1 label yaitu churn yang memiliki 2 kelas yaitu ‘yes’ sebanyak 1869 dan ‘no’ sebanyak 5164.
Tabel 1. Informasi Dataset Atribut Keterangan customerID Id pelanggan gender Jenis kelamin pelanggan SeniorCitizen Apakah pelanggan lansia (1 : ya, 0 : tidak) Partner Apakah pelanggan memiliki pasangan Dependents Apakah customer memiliki tanggungan
Stevan  Desena  Damanik,  Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C 4.5
tenure Jangka waktu pelanggan telah berlangganan (dalam bulan) PhoneService Apakah customer mengambil layanan telepon MultipleLines Layanan multiplelines yang dipilih customer ( Yes, No, No Phone Service) InternetService Pilihan internet service provider oleh pelanggan (DSL, Fiber Optic, No) OnlineSecurity Apakah Pelanggan memilih layanan online security( Yes, No, No internet service), OnlineBackup Apakah pelanggan memilih layanan onlineBackup (Yes, No, No internet service) DeviceProtection Apakah customer memilih layanan device protection (Yes, No, No internet service) TechSupport Apakah customer memilih layanan tech support ( Yes, No, No internet service) StreamingTV Apakah customer memilih streaming tv (Yes, No, No internet service) StreamingMovies  Apakah customer memilih layanan streaming movies ( Yes, No, No internet service) Contract Contract yang dipilih pelanggan ( Month-to-month, One year, Two year) PaperlessBilling Apakah customer memilih paperpless billing (Yes, No) PaymentMethod Metode  pembayaran  (Eletronic  check,  Mailed  check,  Bank  transfet  automatic),  credit  card (automatic)) MonthlyCharges Pembayaran perbulan TotalCharges Total pembayaran Churn Customer melakukan churn atau tidak Tabel 2. Dataset Pelanggan telekomunikasi customerID gender SeniorCitizen Partner Dependents Tenure PhoneService …  Churn 7590-VHVEG Female 0 Yes No 1 No …  No 5575-GNVDE Male 0 No No 34 Yes …  No 3668-QPYBK Male 0 No No 2 Yes …  Yes 7795-CFOCW Male 0 No No 45 No …  No 9237-HQITU Female 0 No No 2 Yes …  Yes 9305-CDSKC Female 0 No No 8 Yes …  Yes … … … … … … …  … 3186-AJIEK Male 0 No No 66 Yes …  No
Langka  selanjutnya  adalah  data  preparation  adalah  proses  penyiapan  data  meliputi  menyusun,  mengatu, menggabungkan  dan  mengumpulkan  sehingga  dapat  digunakan  pada  machine  learning. Data  preparation seringkali mengumpulkan  dari  data  internal  dan  eksternal  yang  berbeda[8]–[10].  Data  preparation  adalah  langkah  untuk mempersiapkan data yang dimiliki agar sesuai dengan model yang akan digunakan. Berikut adalah langkah pada tahap data preaparation :
a. Drop kolom yang tidak digunakan.
Terdapat 1 kolom yang tidak digunakan dari 21 kolom yang ada. Kolom tersebut yaitu kolom costumerID. Kolom tersebut akan dihapus dari tabel dataset yang akan digunakan.
b. Handling Missing value.
Terdapat  beberapa  kolom  yang  missing  value  atau  NULL  pada  dataset  ini.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  kesalahan teknis atau memang kolom tersebut tidak memiliki nilai. Untuk mengatasi masalah ini digunakan nilai rata-rata dari 1 kolom dari tempat missing value berada.
c. Transformasi data.
Pada kolom SeniorCitizen memiliki nilai 1 dan 0. Hal ini tidak sesuai dengan jenis data yang dapat diinput ke algoritma C4.5  sehingga  perlu  dilakukan  transformasi  data.  Pada  kolom  SeniorCitizen  kolom  yang  memiliki  nilai  nol  akan ditransformasi menjadi “No” dan kolom yang bernilai 1 akan ditransformasi menjadi “Yes”.
Tabel 3. Dataset setelah Preparation gender SeniorCitizen Partner Dependents Tenure PhoneService … Churn Female No Yes No 1 No … No Male No No No 34 Yes … No Male No No No 2 Yes … Yes Male No No No 45 No … No Female No No No 2 Yes … Yes Female No No No 8 Yes … Yes … … … … … … … … Male No No No 66 Yes … No
Terdapat  istilah  training  dan  testing  dalam  klasifkasi  pada  machine  learning.  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan linear sampling sebagai type split dengan ratio sebesar 0.7 untuk data training dan 0.3 untuk data testing. Pada  machine  learning  training  merupakan  proses  membangun  model,  lalu  testing  sendiri  merupakan  proses  menguji model yang telah dibuat pada tahap training. Secara umum, dataset dibagi menjadi dua jenis, yaitu: a. Training set yaitu data yang akan dipakai untuk membangun model
Stevan  Desena  Damanik,  Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C 4.5
b. Validation set yaitu data yang dipakai untuk mengoptimalkan model
Tahapan dalam menemukan model untuk membedakan sebuah kelas atau konsep data disebut dengan klasifikasi. Klasifikasi memiliki banyak algoritma salah satunya yaitu algoritma C4.5. Model didapat dari proses menganalisis data training yang digunakan untuk memprediksi label kelas dari objek yang label kelasnya tidak diketahui [8]. Kerangka kerja klasifkasi dijelaskan pada gambar dibawah ini. Pada kerangka kerja terdapat data latih yang digunakan untuk membangun model,  kemudian  model  yang  di  bangun  dari  data  latih  akan  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  sehingga  data  uji diketahui  kelas  yang  seharusnya.Kerangka  kerja  dibawah  ini  meliputi  2  proses,  yaitu  deduksi  dan  induksi.  Induksi merupakan  proses  pelatihan  dengan  menggunakan  data  latih  yang  dimiliki,sedangkan  deduksi  merupakan  penerapan model dengan data uji untuk melakukan prediksi kelas [4], [11].

## Gambar 2. Kerangka Kerja Klasifikasi
Algoritma pembentuk decision tree yaitu algoritma C4,5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma induksidecision tree  yaitu  ID3.  Input  yang  digunakan  dalam  algoritma  ID3  berupa  sampeltraining,  artibut  dan  label  training.  Hasil pengembangan dari algoritma ID3 adalah algoritma C4.5. Dasar dari algoritma ID3 adalah membuat pohon keputusan dengan memperhatikan pemilihan atribut dengan prioritas tertinggi.. Kemudian secara  berulang  cabang-cabang pohon yang  ada  akan  diperluas  sehingga  seluruh  pohon  terbentuk.  Berikut  adalah  langkah  pembuat  keputusan  dengan meggunakan algoritma C4.5[4][14]:
a. Memilih atribut sebagai akar
b. Membuat cabang
c. Pembagian setiap kasus yang ada dalam cabang
d. Pengulangan proses setiap cabang hingga setiap cabang memiliki kelas yang sama.
Penerapan algoritma C4.5 atau proses modelling merupakan tahapan untuk membuat model prediktif, yaitu untuk mengklasifikasi  dan  membuat  akar  pohon  keputusan  algoritma  C4.5  dari  dataset  telekomunikasi  industri.  Alasan menggunakan  algoritma  C4.5  karena  dapat  memberikan  karakteristik  customer  churn  yang  jelas,  sehingga  dapat membantu  perusahaan  telekomunikasi  dalam  memahami  karteristik  customer  churn.  Pada  tahap ini  dilakukan  dengan menggunakan machine  learning untuk  menggali  pengetahuan  dari  data  yang  ada  untuk  mencapati  tujuan  penelitian. Dalam penerapan algoritma C4.5 akan menggunakan Rapid Miner sebagai tools data mining.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  algoritma  C4.5  atau  proses  modelling  merupakan  tahapan  untuk  membuat  model  prediktif,  yaitu  untuk mengklasifikasi dan membuat akar pohon keputusan algoritma C4.5 dari dataset telekomunikasi industri. Pada tahap ini dilakukan dengan menggunakan machine learning untuk mendapatkan insight dari data untuk mencapai tujuan penelitian. Untuk melakukan klasifikasi pada data pelanggan pada perusahaan telekomunikasi akan menggunakan algoritma C4.5. Berikut adalah proses yang telah dibuat pada Rapid Miner:
Stevan  Desena  Damanik,  Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C 4.5
Pada  Gambar  3.  Merupakan  proses  modeling  atau  penerapan  algoritma  C4.5  pada  tools  Rapid  Miner.  Diawali dengan dataset pelanggan telekomunikasi yang dimiliki, lalu dataset tersebut akan dibagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing dengan sebuah module split data. Type split yang dipilih adalah linear sampling dengan ratio sebesar 0.7 untuk data training dan 0.3 untuk data testing. Setelah split data langkah selanjutnya yaitu membangun model decision tree. Data training akan diinput ke decision tree dan akan menghasilkan sebuah model yang akan di apply di module apply model. Model decision tree yang digunakan telah di sesuaikan lagi parameternya seperti yang dapat dilihat pada gambar 3. Sedangkan data testing akan diinput ke module apply model untuk mencoba model yang telah dibangung. Langkah terakhir yaitu melihat performa yang dihasilkan oleh model yang telah dibangun.
Gambar 4. Parameter Decision Tree
Dibawah ini merupakan pohon keputusan dari proses data mining yang telah dilakukan:
Gambar 5. Pohon Keputusan Data Pelanggan Telekomunikasi
Berdasarkan  dari  pohon  keputusan  yang  dihasilkan,  dapat  dipahami  bahwa  7  atribut  memiliki  pengaruh  besar terhadap  customer  churn  yaitu  contract,  InternetService,  TotalChares,  tenure,  PaperlessBilling,  MultipleLines, StreamingMovies. Atribut contract merupakan root dari pohon keputusan yang berarti contract merupakan variabel atau atribut yang perlu diperhatikan pertama kali untuk melihat karateristik customer churn. Berikut dibawah ini merupakan aturan atau rule yang terbentuk dari pohon keputusan diatas :
Stevan  Desena  Damanik,  Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C 4.5
Tree Contract = Month-to-month |   InternetService = DSL |   |   TotalCharges > 311.275: No {No=399, Yes=93} |   |   TotalCharges ≤ 311.275 |   |   |   TotalCharges > 96.650: No {No=102, Yes=64} |   |   |   TotalCharges ≤ 96.650: Yes {No=84, Yes=114} |   InternetService = Fiber optic |   |   tenure > 15.500 |   |   |   tenure > 42.500: No {No=181, Yes=76} |   |   |   tenure ≤ 42.500 |   |   |   |   PaperlessBilling = No: No {No=73, Yes=35} |   |   |   |   PaperlessBilling = Yes |   |   |   |   |   MultipleLines = No: No {No=84, Yes=58} |   |   |   |   |   MultipleLines = Yes |   |   |   |   |   |   StreamingMovies = No: No {No=62, Yes=52} |   |   |   |   |   |   StreamingMovies = Yes: Yes {No=58, Yes=99} |   |   tenure ≤ 15.500: Yes {No=227, Yes=496} |   InternetService = No: No {No=308, Yes=63} Contract = One year: No {No=910, Yes=111} Contract = Two year: No {No=1146, Yes=28}
Dari rule yang telah didapatkan dapat dipahami bahwa contract merupakan variabel yang perlu diperhatikan dari seorang customer. Customer dengan contract one year dan two year memiliki frekuensi ‘NO’ lebih tinggi. Sedangkan month-to-month perlu memperhatikan internet service, total charge, tenure, paperlessbilling, multplelines dan streaming movies. Masing masing variabel sangat mempengaruhi customer churn, nilai frekuensi nya dapat dilihat pada rule di atas. Dari  proses membangun model lalu menguji  model  dengan data testing yang telah disiapkan menghasilkan confusion matrix sebagai berikut :
Tabel 4. Confusion Matrix true No true Yes class precision pred. No 1374 276 83.27% pred. Yes 156 304 66.09% class recall 89.80% 52.41% Accuracy: 79.53%
Berdasarkan hasil prediksi yang sudah tertera pada confusion matrix diatas menghasilkan nilai sebagai berikut[15]: a. Akurasi
Rasio dari prediksi benar dengan keseluruhan data disebut akurasi.
b. Class Precision
Rasio  dari  nilai  prediksi  benar  positif  lalu  dibandingkan  dengan  nilai  dari  seluruh  prediksi  positif  disebut  class precision
c. Class recall
Rasio dari prediksi benar positif dibandingkan dengan nilai dari keseluruhan benar positif disebut class recall.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dengan menerapkan metode klasifikasi menggunakan algoritma C4.5 pada permasalahan customer churn pada perusahaan di industri telekomunikasi didapati beberapa karakteristik yang customer churn.  Karakteristik  tersebut  yaitu  contract,  InternetService,  TotalCharges,  tenure,  PaperlessBilling  MultipleLines, StreamingMovies.  Karakteristik  contract  merupakan  karakteristik  pertama  yang  harus  dilihat  dan  diperhatikan  pada customer churn karena pada penelitian ini karakteristik tersebut menjadi akar dari pohon keputusan. Dari karakteristik yang  telah  didapatkan  tersebut  dapat  membantu  perusahaan  telekomunikasi  untuk  mengambil  keputusan  kedepannya dalam konteks mempertahankan cusomer yang ada, seperti memperhatikan customer yang contractnya month-to-month agar customer tersebut dapat bertahan lebih lama dalam menggunakan layanan yang ada.
Mengingat  angka  akurasi  yang  dihasilkan  di  output  menggunakan  algoritma  C4.5  sebesar  79,53  maka  penulis menyarankan  penelitian  selanjutnya  untuk  melakukan  optimalisasi  algoritma  C4.5  menggunakan  data  yang  ada  untuk mendapatkan hasil yang optimal. Sehingga dapat mengetahui prediksi dari seorang customer akan churn atau tidak dengan lebih baik lagi.

## REFERENCES
Stevan  Desena  Damanik,  Klasifikasi  Customer  Churn  pada  Telekomunikasi  Industri  Untuk  Retensi  Pelanggan Menggunakan Algoritma C 4.5
[1] M.  Syarif  and  W.  Nugraha,  “MWMOTE  DALAM  MENGATASI  KETIDAKSEIMBANGAN  KELAS  PADA    PREDIKSI CHURN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI C4.5,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, vol. 7, Feb. 2023.
[2] Anita, A. Wicaksono, and T. N. Padilah, “Pengaruh Jumlah Record Dataset Terhadap Algoritma Klasifikasi Berdasarkan Data Customer Churn,” Jurnal Ilmiah Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 1–10, Jun. 2021, doi: 10.35316/jimi.v6i1.1223.
[3] H. N. Irmanda, R. Astriratma, and S. Afrizal, “PERBANDINGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN POHON KEPUTUSAN  UNTUK  PREDIKSI  CHURN,”  JSI :  Jurnal  Sistem  Informasi  (E-Journal),  vol.  11,  no.  2,  2019,  [Online]. Available: http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/index
[4] Y. Tri Utami, D. Asiah Shofiana, Y. Heningtyas, J. Ilmu Komputer FMIPA Universitas Lampung Jl Soemantri Brodjonegoro No, and B. Lampung, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Churn Rate Pengguna Jasa Telekomunikasi,” 2020.
[5] A. Wicaksono, “Uji Performa Teknik Klasifikasi untuk Memprediksi Customer Churn,” Bianglala Informatika, vol. 9, no. 1, 2021.
[6] R. Govindaraju et al., “PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI CHURN PELANGGAN PT. TELEKOMUNIKASI SELULER DENGAN MEMANFAATKAN PROSES DATA MINING.”
[7] R. Pratama, M. I. Herdiansyah, D. Syamsuar, and A. Syazili, “Prediksi Customer Retention Perusahaan Asuransi Menggunakan Machine  Learning,”  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer),  vol.  12,  no.  1,  pp.  96–104,  Mar.  2023,  doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1507.
[8] F. A. Pambudi, A. P. Windarto, M. Fauzan, J. T. Hardinata, and R. Winanjaya, “Analisis Klasifikasi C4.5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor Adira Cabang Pematangsiantar,” Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 1, no. 4, pp. 160–169, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[9] Y. Indah, “Prediksi Tingkat Kepuasan Pelayanan Online Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, pp. 59–64, Jun. 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i2.99.
[10]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Edik informatika.
[11]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “ANALISIS DATA MINING DATA NETFLIX MENGGUNAKAN APLIKASI  RAPID  MINER,”  JBASE  -  Journal  of  Business  and  Audit  Information  Systems,  vol.  4,  no.  1,  Apr.  2021,  doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[12]  I.  Latief,  A.  Subekti,  and  W.  Gata,  “PREDIKSI  TINGKAT  PELANGGAN  CHURN  PADA  PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI DENGAN ALGORITMA ADABOOST,” Jurnal Informatika, vol. 21, 2021.
[13]  L.  Navia,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Sebagai  Dasar  Pemberian  Kredit,”  JURNAL  INOVTEK POLBENG, vol. 1, no. 2, 2016.
[14]  K.  Aidi  Saputra,  J.  Tata  Hardinata,  M.  Ridwan  Lubis,  S.  Retno  Andani,  and  I.  Syahputra  Saragih,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah Informatika dan Komputer Klasifikasi Algoritma C4.5 Dalam Penerapan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Media Pembelajaran Online,” Media Online), vol. 1, no. 3, pp. 113–118, 2020, [Online]. Available: https://djournals.com/klik
[15]  D. Marlina and M. Bakri, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI TRANSAKSI  NASABAH DENGAN ALGORITMA C4.5,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, Mar. 2021.